tensorflow - Cloud ML を使用して機能をワンホット エンコードするにはどうすればよいですか?

Question

Cloud ML を使用して機能をワンホット エンコードするにはどうすればよいですか? これは TensorFlow モデルで行う必要がありますか? それとも Cloud ML SDK 自体で行うことができますか?

Answer 1

必要な表現の種類 (k (またはワンホット) またはスパース) を選択するには、もう少し時間がかかることに注意してください。

features.categorical('passenger_count').one_of_k()

補足として、数値列、およびログを適用する機能 (機能のカウント タイプに役立つことが多い) またはバケット化による離散化にも関心があるかもしれません。

Answer 2

前処理 (CsvFeatures) で、次を使用します。

features.categorical('passenger_count')

頻度のしきい値を渡して、データ内で発生する頻度が低すぎるワンホット エンコーディング値を回避することもできます。